机器人技术基础教学大纲版Word文档下载推荐.docx

机器人技术基础教学大纲版Word文档下载推荐.docx

《机器人技术基础教学大纲版Word文档下载推荐.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《机器人技术基础教学大纲版Word文档下载推荐.docx（13页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

1.4什么是机器人学

1.5机器人的发展历史

1.6机器人的优缺点

1.7机器人的组成部件

1.8机器人的自由度

1.9机器人的关节

1.10机器人的坐标

1.11机器人的参考坐标系

l.12机器人的编程模式

1.13机器人的性能指标

1.14机器人的工作空间

1.15机器人语言

1.16机器人的应用

1.17其他机器人及应用

1.18机器人的社会问题

第二章：

机器人位置运动学（5学时）

掌握机器人的正向和逆向运动学，包括坐标的描述、变换、位姿分析和机器人运动学的D-H描述。

重点难点：

重点掌握机器人运动学的D-H描述。

2.1引言

2.2机器人机构

2.3机器人运动学的矩阵表示

2.4齐次变换矩阵

2.4.1空间点的表示

2.4.2空间向量的表示

2.4.3坐标系在固定参考坐标系原点的表示

2.4.4坐标系在固定参考坐标系中的表示

2.4.5刚体的表示

2.5齐次变换矩阵

2.6变换的表示

2.6.1纯平移变换的表示

2.6.2绕轴纯旋转变换的表示

2.6.3复合变换的表示

2.6.4相对于旋转坐标系的变换

2.7变换矩阵的逆

2.8机器人的正逆运动学

2.9位置的正逆运动学方程

2.9.1直角（台架）坐标

2.9.2圆柱坐标

2.9.3球坐标

2.9.4链式坐标

2.10姿态的正逆运动学方程

2.10.1滚动角、俯仰角和偏航角

2.10.2欧拉角

2.10.3链式关节

2.11位姿的正逆运动学方程

2.12机器人正运动学方程的D-H表示法

2.13机器人的逆运动学解

2.13.1链式机器人臂的一般解

2.14机器人的逆运动学编程·

2.15机器人的退化和灵巧特性

2.15.1退化

2.15.2灵巧

2.16D-H表示法的基本问题

2.17设计项目

2.17.13自由度机器人

2.10.23自由度移动机器人

第三章：

微分运动和速度（4学时）

理解机器人及坐标的微分运动；

理解机器人及坐标的速度分析。

重点掌握坐标系的微分运动；

雅克比矩阵。

3.1引言

3.2微分关系

3.3雅克比矩阵

3.4微分运动与机器人的微分运动

3.5坐标系的微分运动与机器人的微分运动

3.6坐标系的微分运动

3.6.1微分平移

3.6.2绕参考轴的微分旋转

3.6.3绕一般轴q的微分旋转

3.6.4坐标系的微分变换

3.7微分变化的解释

3.8坐标系之间的微分变化

3.9机器人及机器人手坐标系的微分运动

3.10雅可比矩阵的计算

3.11如何建立雅可比矩阵和微分算子之间的关联

3.12雅可比矩阵求逆

3.13设计项目

3.13.13自由度机器人

3.13.23自由度移动机器人

第四章：

动力学分析和力（自学）

教学目标：

了解机器人动力学和相关力的分析理论；

掌握拉格朗日力学的分析方法。

重点掌握多自由度机器人的动力学方程。

4.l引言

4.2拉格朗日力学的简单回顾

4.3有效转动惯量

4.4多自由度机器人的动力学方程

4.4.1动能

4.4.2势能

4.4.3拉格朗日函数

4.4.4机器人运动方程

4.5机器人的静力分析

4.6坐标系间力和力矩的变换

4.7设计项目

第五章：

轨迹规划（自学）

了解关节空间；

了解直角坐标空间的路径和轨迹规划。

重点理解关节空间的轨迹规划方法。

5.1引言

5.2路径与轨迹

5.3关节空间描述与直角坐标空间描述

5.4轨迹规划的基本原理

5.5关节空间的轨迹规划

5.5.1三次多项式轨迹规划

5.5.2五次多项式轨迹规划

5.5.3抛物线过渡的线性段

5.5.4具有中间点及用抛物线过渡的线性段

5.5.5高次多项式运动轨迹

5.5.6其他轨迹

5.6直角坐标空间的轨迹规划

5.7连续轨迹记录

5.8设计项目

第六章：

运动控制系统（自学）

了解控制工程所需的分析和设计工具；

了解根轨迹的概念；

了解比例、微分和积分控制的原理和方法；

了解机电系统的建模。

重点是理解比例、微分和积分控制。

6.1引言

6.2基本组成和术语

6.3结构图

6.4系统动力学

6.5拉普拉斯变换

6.6拉普拉斯反变换

6.6.1F（s）的极点无重根时的部分分式展开

6.6.2F（s）的极点含重根时的部分分式展开

6.6.3F（s）的极点含共轭复根时的部分分式展开

6.7传递函数

6.8结构图函数

6.9一阶传递函数的特性

6.10二阶传递函数的特性

6.11特征方程：

零极点分布

6.12稳态误差

6.13根轨迹法

6.14比例控制器

6.15比例积分控制器

6.16比例加微分控制器

6.17比例积分微分（PID）控制器

6.18超前和滞后补偿器

6.19伯德图和频域分析

6.20开环和闭环表示的应用对比

6.21多输入多输出系统

6.22状态空间控制法

6.23数字控制

6.24非线性控制系统

6.25机电系统动力学：

机器人驱动和控制

6.26设计项目

第七章：

驱动器和驱动系统（4学时）

了解各种驱动装置，包括液压装置、直流伺服电机、步进电机、气动装置和其他新型驱动装置；

了解驱动装置的微处理控制器。

重点了解各种驱动装置的特点和应用场合。

7.1引言

7.2驱动系统的特性

7.2.1标称特性

7.2.2刚度和柔性

7.2.3使用减速齿轮

7.3驱动系统的比较

7.4液压驱动器

7.5气动装置

7.6电机

7.6.1交流型和直流型电机的区别

7.6.2直流电机

7.6.3交流电机

7.6.4无刷直流电机

7.6.5直接驱动电机

7.6.6伺服电机

7.6.7步进电机

7.7电机的微处理器控制

7.7.1脉冲宽度调制

7.7.2采用H桥的直流电机转向控制

7.8磁致伸缩驱动器

7.9形状记忆金属

7.10减速器

7.11其他系统

7.12设计项目

7.12.1设计项目1

7.12.2设计项目2

7.12.3设计项目3

7.12.4设计项目4

第八章：

传感器（4学时）

了解机器人及机器人应用中使用的传感器。

重点是了解各类传感器的特性和使用场合。

8.1引言

8.2传感器特性

8.3传感器的使用

8.4位置传感器

8.4.1电位器

8.4.2编码器

8.4.3线位移差动变压器

8.4.4旋转变压器

8.4.5传输时间测量（磁反射）型位移传感器

8.4.6霍尔传感器

8.4.7其他装置

8.5速度传感器

8.5.1编码器

8.5.2测速计

8.5.3位置信号微分

8.6加速度传感器

8.7力和压力传感器

8.7.1压电晶体

8.7.2力敏电阻

8.7.3应变片

8.7.4防静电泡沫

8.8力矩传感器

8.9微动开关

8.10可见光和红外传感器

8.11接触和触觉传感器

8.12接近觉传感器

8.12.1磁感应接近觉传感器

8.12.2光学接近传感器

8.12.3超声波接近觉传感器

8.12.4感应式接近觉传感器

8.12.5电容式接近觉传感器

8.12.6涡流接近觉传感器

8.13测距仪

8.13.1超声波测距仪

8.13.2光测距仪

8.13.3全球定位系统（GPS）

8.14嗅觉传感器

8.15味觉传感器

8.16视觉系统

8.17语音识别装置

8.18语音合成器

8.19远程中心柔顺装置

8.20设计项目

第九章：

视觉系统图像处理和分析（4学时）

了解机器人的视觉系统构成；

理解图像处理和分析中运用的技术。

重点是理解常见的图像处理和分析技术。

9.1引言

9.2基本概念

9.2.1图像处理与图像分析

9.2.2二维和三维图像

9.2.3图像的本质

9.2.4图像的获取

9.2.5数字图像

9.2.6频域和空域

9.3信号的傅里叶变换及其频谱

9.4图像的频谱:

噪声和边缘

9.5分辨率和量化

9.6采样理论

9.7图像处理技术

9.8图像直方图

9.9阀值处理

9.10空域操作:

卷积掩模

9.11连通性

9.12降噪

9.12.1采用卷积掩膜的邻域平均

9.12.2图像平均

9.12.3频域

9.12.4中值滤波器

9.13边缘检测

9.14锐化图像

9.15霍夫变换

9.16分割

9.17基于区域增长和区域分解的分割

9.18二值形态操作

9.18.1加厚操作

9.18.2扩展操作

9.18.3腐蚀操作

9.18.4骨架化

9.18.5放缩操作

9.18.6缩放操作

9.18.7填充操作

9.19灰度形态操作

9.19.1腐蚀操作

9.19.2扩张操作

9.20图像分析

9.21基于特征的物体识别

9.21.1用于物体辨识的基本特征

9.21.2矩

9.21.3模板匹配

9.21.4离散傅里叶描述算子

9.21.5计算机断层造影

9.22视觉系统中的深度测量

9.22.1场景分析与映射

9.22.2距离检测和深度分析

9.22.3立体成像

9.22.4利用阴影和大小进行场景分析

9.23特殊照明

9.24图像数据压缩

9.24.1帧内空域技术

9.24.2帧间编码技术

9.24.3压缩技术

9.25彩色图像

9.26启发式方法

9.27视觉系统的应用

9.28设计项目

第十章：

模糊逻辑控制（自学）

了解模糊逻辑的基本原理；

了解模糊逻辑在微处理器的控制及机器人学中的应用。

重点了解模糊控制的基本原理。

10.1引言

10.2模糊控制需要什么

10.3清晰值与模糊值

10.4模糊集合:

隶属度与真值度

10.5模糊化

10.6模糊推理规则库

10.7清晰化

10.7.1重心法

10.7.2Mamdani推理法

10.8模糊逻辑控制器的仿真

10.9模糊逻辑在机器人中的应用

10.10设计项目

四、课外学习任务

为突出教学重点，第四章、第五章、第六章和第十章等相关章节由学生自主学习，考试中不涉及。

五、教学方式及考核

教学方式：

多媒体教学。

结合大量应用实例，对机器人学涉及的各种技术进行深入介绍并结合实际问题展开讨论，充分激发学生的思考力，提高学生分析和解决问题的能力。

考核方式：

平时考勤（占20%），实验报告（占20%），期末考试（闭卷，占60%）。

六、主要参考文献

[1]赛义德·

本杰明·

尼库.机器人学导论——分析、控制及应用（第二版）.北京：

电子工业出版社，2013.

［2］蔡自兴.机器人学基础.北京:

机械工业出版社,2009.

［3］张铁，谢存禧.机器人学.广州：

华南理工大学出版社，2001.

［4］陈恳，杨向东，刘莉等.机器人技术与应用.北京:

清华大学出版社,2006.

撰稿人：

徐胜勇

审稿人：

郑相周